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用两光子聚合制造的拉伸负荷下的单细胞连接成像的多物质平台
我们先前报道了由IP-S光蛋白用两光子聚合物（TPP）制造的单细胞粘附微拉伸测试仪（SCAμTT），用于研究定义的拉伸负荷下单个细胞连接的机制。该平台的主要局限性是IP-S的自动荧光，IP-S的自发荧光，TPP制造的光素，它显着增加了背景信号并使拉伸细胞的荧光成像变得困难。在这项研究中，我们报告了一种新的SCAμTT平台的设计和制造，该平台可减轻自动荧光，并证明其在单个细胞对成像中的能力，因为其相互连接被拉伸。使用IP-S和IP-VISIO（一种具有降低自动荧光的光蛋白）的两种物质设计，我们显示了平台的自动荧光显着降低。此外，通过将孔与金涂层整合到底物上，几乎完全缓解了自动荧光对成像的影响。使用这个新平台，我们证明了一对上皮细胞的能力，因为它们被拉伸至250％的应变，从而使我们能够观察到连接破裂和F-肌动蛋白回收，同时记录交界处的800 kPa应力的积累。此处介绍的平台和方法可能有可能详细研究细胞 - 细胞连接中的机制和机械转导的机制，并改善机械生物学应用中其他TPP平台的设计。
楼宇自动化中的暖通空调负荷预测和节能策略
电子邮件：mvrushank1@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ 摘要 在不断发展的楼宇自动化领域，有效管理供暖、通风和空调 (HVAC) 系统对于实现最佳能源效率和整体可持续性至关重要。本研究论文致力于细致探索 HVAC 负荷预测的深远意义，并在复杂的楼宇自动化系统框架内描述创新的节能策略。该研究着手全面分析主动管理 HVAC 负荷的预测能力。通过仔细研究尖端技术和方法，该研究旨在解开精确预测 HVAC 负荷变化所涉及的错综复杂的问题。理解和利用楼宇自动化系统的预测潜力是本研究的基石。此外，本文深入探讨了 HVAC 负荷管理范围内的节能策略的多方面探索。通过研究实际应用和成功案例，该研究力求提炼出最有效和可扩展的方法来抑制能源消耗，同时又不损害建筑物居住者的舒适度和幸福感。这些策略包括自适应控制机制、先进的传感器技术以及与新兴智能电网解决方案的集成，从而促进了可持续建筑运营的整体方法。该研究还探讨了预测性暖通空调负荷管理与楼宇自动化系统更广泛目标之间的共生关系。通过这样做，它揭示了预测分析、机器学习算法和数据驱动的决策过程的无缝集成，最终形成智能、响应迅速且节能的暖通空调基础设施。这项研究的意义超越了理论框架，旨在为行业从业者、建筑经理和政策制定者提供可行的见解。通过综合暖通空调负荷预测和节能策略方面的最新进展，本文旨在成为塑造智能和可持续建筑未来轨迹的宝贵资源。总之，本研究论文全面探讨了暖通空调负荷预测与楼宇自动化系统中节能策略的融合。通过对预测技术的细致研究和对可持续实践的细致分析，本研究旨在阐明通往更节能、更具弹性和更智能的建筑运营的道路。关键词：暖通空调负荷预测、节能策略、楼宇自动化系统、预测分析、可持续建筑运营 ______________________________________________________________________________________
空间供暖电气化和气候变化的双重影响增加了德克萨斯州峰值负荷行为和电网容量需求的不确定性
摘要目前德克萨斯州约有 60% 的家庭依靠电力进行空间供暖。随着脱碳努力的加大，非电气化家庭可能会采用电动热泵，从而显著增加冬季峰值（最高）电力需求。同时，预计人为气候变化将提高气温、夏季热浪的可能性以及相关的制冷电力需求。这些同时发生的变化的时间和幅度不确定，引发了人们对它们将如何共同影响峰值需求的季节性、固定容量需求和电网可靠性的问题。本研究使用气候变化预测、预测负荷模型和德克萨斯州电网的直流最优潮流 (DCOPF) 模型，调查了住宅空间供暖电气化和气候变化对长期需求模式和负荷削减潜力的净影响。结果表明，通过用更高效的热泵取代现有的化石燃料使用实现住宅空间供暖的全面电气化，可以显著提高未来更热天气下的可靠性。效率较低的热泵可能会导致更严重的冬季峰值事件和增加可靠性风险。随着供暖电气化程度的提高，系统规划人员需要平衡季节性峰值行为变化导致的资源充足性风险加大的可能性与带来的好处（提高效率和减少排放）。
SGLT2抑制剂在成人肾脏移植受者中正确的液体超负荷 - 前瞻性观察性研究
在这项纵向观察性研究中，我们测量了尿葡萄糖浓度，身体成分和体积状态（生物阻抗光谱）以及n = 22个肾脏移植受者（KTRS）n = 22个基线（BL）以及1周和6个月的SGLT2I的n = 22个肾脏移植受者（KTRS）启动的血浆肾素和醛固酮浓度。估计的肾小球效果率（EGFR）在1周后降低-2 mL/min/min/1.73 m 2（IQR - 10 - 0），此后保持稳定。1周后，尿葡萄糖浓度为10（3-24）g/g肌酐，与EGFR相关（r 2 = 0.273； p = 0.057）。sglt2i不影响HBA1C，空腹血糖，体重，脂肪或瘦质量。sglt2i降低了流体过载，取决于基线过液（OH，r 2 = 0.54，p = 0.0003），而不会出现脱水。血浆醛固酮在第7天增加，而血浆肾素并未发生显着变化。总而言之，SGLT2I校正了基线过度水分升高的患者的流体过载，而在euvoLemic ktrs ktrs ktrs流体状态保持稳定，而没有降低参考范围以下的体水，从而促进了肾脏移植后SGLT2I治疗的安全性。葡萄糖尿以及SGLT2I对血糖控制和体重的影响，在KTR中降低了依赖于EGFR的KTR。
PJM 未来负荷和发电输电规划版本 1
美国的高容量输电网无法满足不断变化的系统的需求。2023 年，美国能源部 (DOE) 发布了《国家输电需求研究》（需求研究），该研究发现，到 2035 年，美国需要将区域内输电能力提高一倍以上，将区域间输电能力提高四倍。2 需求研究发现，为了连接不断变化的资源组合以保持整体电网可靠性，有必要扩大输电能力，特别是在极端天气事件不断增加的情况下。3 需求研究还发现，全国几乎所有地区都需要增加输电部署以满足需求增长，2023 年的负荷增长研究发现，与 2022 年和 2023 年的预测相比，全国 5 年的预测几乎翻了一番。4 扩大输电能力的必要性是许多独立研究的一致结论。5
基于建筑负荷灵活性和集群协作的建筑脱碳
建筑行业脱碳对全球可持续发展至关重要，因为该行业约占全球碳排放的40%，并且每年以2%至3%的速度持续增长[1]。随着时间的推移，通过提高设备效率、建筑围护结构性能和利用可持续资源等技术，已经取得了重大的节能里程碑。随着能源消费转型转向低碳解决方案，可再生能源利用率增加，最大限度地利用可再生能源是减少建筑碳排放的关键。然而，风能和光伏发电具有很强的波动性和间歇性。大量证据支持这样的观点，即随着可再生能源成为主导，足够的灵活性是必要的；否则，它可能会使能源使用的综合成本增加四倍，甚至引发能源不安全[2]。因此，建筑行业通过建筑负荷灵活性和集群协作来适应不稳定的能源供应，推动了建筑脱碳的进一步发展。根据国际能源署（IEA）附件 67 项目 [3]，建筑能源灵活性的概念是指根据当地气候条件、用户需求和能源网络要求管理其需求和发电的能力。根据这个定义，很明显，建筑物中的几乎所有电器都可以通过储能、频率调制、人为调节和延迟启动进行不同程度的负荷调整。此外，同样重要的是要注意，不直接消耗电力的建筑组件仍然会影响能源消耗并创造能源灵活性 [4]，例如建筑围护结构、外部遮阳和窗帘。建筑的能源灵活性可以在正在进行的能源转型中发挥关键作用，并在未来的能源系统中具有巨大的短期监管价值 [5]。这几乎是使实际能源生产和消耗相匹配的最经济有效的方法[6]。合理利用灵活建筑负荷，与电力系统实现良性互动，可在2030年前每年减少8000万吨二氧化碳排放[7]。图1总结了建筑能源灵活性的调控模式、来源和评价指标。
2024 年夏季负荷和资源评估
CAISO 对预计 2024 年夏季资源组合的概率评估 2 基于加州公用事业委员会 (CPUC) 于 2024 年 2 月通过的首选系统计划 (PSP)，并根据当前预期进行调整，结果显示预计不会出现容量短缺。 概率评估衡量的是采取紧急措施的可能性，而不是实际的稳定负荷损失。 临近 2024 年夏季，CAISO 预计将有 2,550 MW 3 的盈余，以满足“每 10 年一天的负荷损失预期”（“1-in-10 LOLE”）的规划目标。 4 这与 CPUC 的分析在方向上一致，该分析模拟了 2024 年的盈余情况。 5 概率分析考虑了合理的历史趋势和历史；它没有考虑极端和紧急事件。
第 12 项负荷管理标准计划
收件人：董事会 发件人：Sierra Huffman，项目和社区参与分析师 Mitch Sears，执行官 主题：批准 VCE 的负荷管理标准计划 日期：2024 年 5 月 9 日 ______________________________________________________________________________ 建议 批准 VCE 的负荷管理标准 (LMS) 计划草案。 背景 加州能源委员会 (CEC) 的 LMS 旨在通过将电力使用与发电量和容量相结合，帮助将可再生能源整合到电网中。CEC 的目标是改善空气质量、帮助缓解未来气候变化并对电价造成下行压力。LMS 致力于通过鼓励在非高峰时段使用能源（例如 AgFIT 动态定价试点）、控制每日和季节性峰值负荷以提高电力系统效率和可靠性、减少或延迟对新电力容量的需求以及减少化石燃料消耗和温室气体排放来实现这些目标。CEC 要求负荷服务实体提供根据 LMS 构建的费率或计划。为了满足 LMS，VCE 可以制定自己的费率或计划，也可以参与 PG&E 的计划和费率。这些标准适用于大型实体，例如大型投资者拥有的公用事业公司 (IOU)、大型公有公用事业公司 (POU) 和大型 CCA，这些实体每年提供超过 700 GWh 的电力。注意：自 2018 年推出以来，VCE 的年负荷会根据天气和水年在此阈值上下波动。CEC 的 LMS 主要目标包括：
不确定性条件下的负荷—储能联合规划
随着可再生能源在电力系统中的聚集，其引起的不确定性影响着电力系统的规划和运行。同时，现有的规划模型未能考虑可再生能源的不确定性方法，特别是关于可再生能源的置信度和未来可能情景；因此，提出了一种基于置信度的情景聚类方法。本文提出了一种新的发电机、网络、负荷和储能 (GNLS) 联合规划模型。首先，构建基于置信度的情景聚类，通过对风能、太阳能和负荷进行聚类和分析来反映不确定性。其次，所提出的模型侧重于负荷和储能联合规划，此外，还使用相关的灵活指标来评估模型。最后，将 GNLS 联合规划模型构建为连续时间尺度上的双层随机模型。使用 Benders 分解算法对该模型进行求解。本文使用 IEEE RTS 24 节点和中国的实际测试系统进行了验证，以证明可再生能源弃风的减少和电力系统规划中经济因素的优化。
一种多季度的机器学习方法，用于检查专业足球中的训练负荷和伤害关系
摘要。目标：本研究的目的是利用机器学习来检查训练负荷与足球伤害之间的关系，并通过一个英国英超俱乐部的多赛季数据集。方法：参与者是35名男性职业足球运动员（年龄25.79±3。75年，范围18-37岁；高度1.80±0.07 m，范围1.63–1.95 m；重量80.70±6.78 kg，范围为66.03-93.70 kg），范围为66.03–93.70 kg），与2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014年一起收集到2014年季度。对133例非接触式伤害进行了检查，总共检查了106个培训负载变量（40个GPS数据，6个个人信息，14个物理数据，4个心理数据，14个ACWR，14 MSWR和14个EWMA数据），高失衡率为0.013。结果：实施了XGBoost和人工神经网络，以使用四个半季节的数据来训练机器学习模型，随后开发的模型随后对下半年的数据进行了测试。在第一个半赛季中，有341次受伤；在接下来的半赛季中，有37次受伤。要解释和可视化每个模型的输出以及每个功能（即训练负载）对模型的贡献，我们使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。 人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。 在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。结论：这是使用人工神经网络和多季节数据集进行伤害预测的第一项研究。我们的结果表明，有可能预测高召回率的伤害，从而确定大多数受伤病例，尽管由于高阶层失衡，精度受到了损害。这种使用机器学习的方法为足球组织和从业人员监测负荷伤害提供了潜在的有价值的见解。